一张照片“换脸”突然爆火细说从头_「AI换脸」这几天又热起来了。雷锋网AI

「AI 换脸」这几天又热起来了。雷锋网AI 科技评论秉承以往的风格，从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。

Cycle GAN

Cycle GAN 可以说是所有人脸转换尝试重要早期尝试。在对抗性生成式网络（GANs）的风潮中，大家发现只要给定源类别的样本和目标类别的样本，GANs 可以便捷地学习到两个类别之间的转换关系，就天然地适用于「图像到图像转换」问题，比如同一张风景照的冬天到夏天、一匹马到一匹斑马；Cycle GAN 核心思路在于，如果能从源转换到目标、还能从源转换回来，就可以认为模型很好地学习到了两个类别间的转换关系，也更好地保证了转换后的图像的品质。不过 Cycle GAN 的换脸效果并不怎么好，它毕竟是一个对所有类别的图像通用的方法。

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Face2Face

Face2Face 可以说是一次「标准的、规矩的」的尝试，它借助 dlib 和 OpenCV，首先人脸检测器检测出源图片中的人脸、找到人脸上的关键标记点，然后再使用针对人脸的 pix2pix 转换模型把关键标记点转换为目标人脸图像。也许是因为这个方法没有给深度学习留下足够的发挥空间，所以它的效果也一般般。